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泓域学术/专注课题申报、专题研究及期刊发表

跨行业数据融合与零售空间布局创新的结合

前言

随着云计算、大数据技术和人工智能的飞速发展，数据的获取和存储变得越来越高效。而在处理这些大量异构数据时，传统的单一数据分析方法已不再满足需求，数据融合技术应运而生。特别是在城市零售业中，借助数据融合技术，能够更精准地挖掘顾客行为模式、市场潜力等深层次信息。

多源数据通常来自不同的传感器、设备或平台，这些数据的形式、格式和语义往往不一致。异构性与冗余性的问题会影响数据融合的效果。为了解决这一问题，研究者提出了基于深度学习的自适应融合方法，通过构建智能算法自动识别并整合不同格式的数据，有效减少冗余和错误